Ik doe computer vision, object detection, yolo, opencv projecten

Ik voer een haalbaarheidsbeoordeling uit met voorbeeldgegevens om mAP, nauwkeurigheid en FPS benchmarks vast te stellen. Elk computer vision model wordt grondig getest en geoptimaliseerd voor lage latency voordat het wordt geleverd, zodat jouw vision systeem voldoet aan de prestaties in de echte wereld.

Ik ontwikkel computer vision applicaties met Python, PyTorch, TensorFlow en OpenCV. Voor optimalisatie en deployment gebruik ik ONNX, TensorRT en Docker. Dit zorgt ervoor dat jouw computer vision pipeline met hoge nauwkeurigheid en lage latency draait, zowel in de cloud als op edge setups.

Je kunt je eigen images of video's aanleveren, of ik kan helpen met dataset verzameling en annotatie via tools zoals Roboflow. Als je geen data hebt, kunnen we ook gebruik maken van relevante publieke benchmark datasets of synthetische data genereren die op jouw project is afgestemd.

Ja. Je krijgt 100% eigendom van de schone, gedocumenteerde Python source code, setup instructies, en alle getrainde modelgewichten (.pt, .onnx, of .engine bestanden) die direct inzetbaar zijn.

Absoluut. Ik verpak modellen in FastAPI microservices, containeriseer ze met Docker, en bouw web interfaces met Streamlit. Ik optimaliseer ook model inference met TensorRT en ONNX Runtime voor edge apparaten zoals NVIDIA Jetson of Raspberry Pi.

Ja. Ik bouw multi-threaded pipelines die specifiek geoptimaliseerd zijn voor realtime RTSP, webcam en IP camera feeds, met hoge frame rates (FPS) en lage latency door GPU hardware acceleratie.

Ja, stuur me eerst een bericht! Computer vision projecten verschillen in dataset kwaliteit, model complexiteit en hardware targets. Een korte conversatie helpt ons om de technische haalbaarheid te bepalen en de beste package of op maat gemaakte offerte voor jouw behoeften te kiezen.